Документ описывает использование Oracle Policy Automation для выявления мошенничества, включая методы анализа данных и управление бизнес-правилами. Основное внимание уделено повышению эффективности проверки транзакций и снижению потерь от мошенничества через автоматизацию и применение экспертных методик. Включены примеры проектов и клиентов, работающих с данными решениями.

1. Выявление фактов мошенничества
c Oracle Policy Automation
Екатерина Кравченко
Руководитель продаж Policy Automation & MDM Solutions
Ekaterina.Kravchenko@oracle.com

2. Oracle Policy Automation
- все fraud-сценарии в одном документе
2

3. Содержание
• О Revenue Assurance и выявлении мошенничества
• Работа с правилами
• Наши проекты
3

4. O Revenue Assurance и
выявлении мошенничества
4

5. Элементы Revenue Assurance
Контроль ценообразования,
платежного сервиса,
выставления счетов
Анализ цепочки доходности и Контроль
выявление критических точек критических точек
Анализ событий, выявление Устранение несоответствий,
тенденций обработка претензий
Выявление тенденций для Reconciliation, обработка
совершения упреждающих Выявление фактов претензий по
воздействий мошенничества выставленным счетам,
некорректным операциям
и тп
Fraud management, отслеживание
фактов мошенничества,
информирование о событиях,
принятие мер
5

6. Аналогия с айсбергом
 “Видимый” fraud легко
обнаружить с развитием
технологий анализа, но...
технологии мошенничества
усложняются, что значит:
 Новые fraud-паттерны сложно
выявлять
 Fraud-паттерны вуалируются под
нормальное поведение
6

7. Болевые точки
Потери от мошенничества
 Оцениваются от 0,5% до 3,6% от дохода
 Fraud проявляется циклически и потери возрастают при спадах
продаж
Косвенные потери
 Дорогостоящий процесс выявления мошенничества и большое число
ручных операций (и ошибок)
 Негативное влияние на качество предоставляемых сервисов и
лояльность клиентов
7
7

8. Выявление мошенничества
 Анализ информации о клиентах (360° view)
 Анализ информации об операциях
 Обработка и анализ базы прецедентов
 Выявление рисковых паттернов
Рекомендации:
 Документирование экспертных методик
 Поддержка актуальной базы прецедентов и базы правил
8

9. Использование бизнес-правил
Документирование экспертных методик: Повышение лояльности клиентов
Хранение fraud-паттернов в виде правил  Повышение качества сервиса
посредством быстрой обработки
Автоматизация выявления кейсов кейсов с низким уровнем риска
Простота тестирования и быстрота  Снижение объема блокировок
изменения подозрительных трансакций (в
банках) и звонков (в телекоме)
Поддержка актуальной базы прецедентов и
правил Снижение рисков
Приоритезация и распределение кейсов по  Частично автоматизированный
процесс выявления паттернов с
специалистам участием профессионалов
Генерация динамических опросных листов высокого класса
для call-center  Бизнес-правила прозрачны и
позволяют сразу понять и
Использование правил для изучить источники риска
информирования и др.действий
9
9

10. Использование бизнес-правил
Звонок о
проблеме
Повышение лояльности клиентов
 Повышение качества сервиса
посредством быстрой обработки
Безналичный кейсов с низким уровнем риска
платеж  Снижение объема блокировок
ATM трансакция подозрительных трансакций (в
банках) и звонков (в телекоме)
Трансакция
через интернет
Снижение рисков
 Частично автоматизированный
! процесс выявления паттернов с
участием профессионалов
Correlation Проверка высокого класса
Клиент
 Бизнес-правила прозрачны и
сегмента
позволяют сразу понять и
Одновременное VIP
изучить источники риска
использование
разных каналов
10
10

11. Роли и ответственность
Fraud Strategy
& Rules Manager
Prevention Detection Investigation Analysis Reporting
“what-if” симуляционный анализ
Аналитика по принятым
решения
Авторизация Работа с кейсами
Выбор трансакций
Сопоставление
Система Логи и оповещения кейсов
бизнес-правил Контроль исключений
Приоритезация
Выявление паттернов
дополняют
Аналитика Scoring models Data mining
Case
Case Mgt
Management
Case Risk
Manager Analyst
11
11

12. Элементы системы обнаружения
мошенничества
12

13. Работа с правилами
13

14. Что такое правило?
• Бизнес-правило – это совокупность условий, в виде которых могут
быть представлены параметры продуктов и услуг, введены
ограничения, заданы политики и исключения
 Бизнес-правила задаются на основе методик работы, внутренних
процедур организации, указаний регулятивных органов
 Бизнес-правила обычно включают в себя бизнес-термины и
определения, применяемые в компании
instance
identifier
relationship
text
14

15. Принцип работы с правилами
Разработка Обработка Применение
Microsoft Office Oracle Policy Oracle Policy
Modelling Determination
Web-сервис
Правила, события
и индикаторы Визуализация
мошенничества
Web-анкета
Анализ,
Оперативные моделирование,
решения тестирование
15 15

16. Задание правил
Естественный язык Таблицы Excel
Таблицы
& нативные web-интерфейсы
16

17. Аналитика и отчетность правил
 Анализ влияния изменения
политик и правил
 Удобный и понятный анализ
результатов тестирования
правил
 Информация, какие
политики и правила были
применены
 Высокопроизводительная
 Контроль того, что все
обработка правил
правила были
протестированы до  Использование
внедрения существующих источников
данных для обработки
17

18. Пример интеграции с Siebel CRM
Передача исходных данных,
их проверка и возврат
результата
Сотрудник вносит данные о клиенте
в CRM систему
18

19. Пример интеграции с Siebel CRM
Policy Automation
предоставит детальную
информацию по принятому
решению
Сотрудник может выбрать сервис
для получения дополнительной
информации
19

20. Наши проекты
20

21. Наши проекты IT
Европа, Америка, Австралия
Государственный сектор Финансовый сектор Коммерческие организации
• Налоговая служба (США) • Credit Suisse (Швейцария) • Cisco (США)
• Министерство по налогам и • UBS (Швейцария) • Intel (США)
сборам (Великобритания) • BUPA (Великобритания, • AT&T (США)
• Home Office (Великобритания) Ирландия) • Toyota Motor Corp (США)
• Министерство обороны • Countrywide (США) • Adobe (США)
(Великобритания) • NASD (США) • Nestlé (Австралия)
• Министерство • United Healthcare (США) • Air New Zealand (Новая
промышленности и торговли • HealthMarkets (США) Зеландия)
(Великобритания)
• American International • Ingenix (США)
• Иммиграционная служба
Assurance (США) • CapGemini (Великобритания)
(Австралия)
• AXA (Австралия) • Amcor (Австралия)
• Министерство обороны
(Австралия) • George Weston Foods
• Департамент по делам (Австралия)
ветеранов (Австралия) • Lion Nathan Group (Австралия,
• Пенсионная служба • 3 из 4 ведущих австралийских Новая Зеландия)
(Австралия) розничных банков • Multiplex (Австралия)
• Департамент социального • Самый большой • Queensland Rail (Австралия)
обеспечения (Швеция) инвестиционный банк • Veolia (Австралия)
• Департамент статистики Австралии • British American Tobacco
(Нидерланды) (Великобритания)
21

22. Вопросы и ответы
22